2026 年，生成式 AI 正將企業帶入前所未有的資料擴張時代。IDC研究指出，全球資料生成量將自 2025 年的 213,557 EB 成長至 2029 年的 527,469 EB，儲存安裝基礎也同步攀升。生成式 AI 不僅改變內容產製方式，更直接重塑企業儲存架構。

Seagate 邊緣資料中心解決方案行銷副總裁Paul McParland

調查顯示，78% 的企業已開始產生過去因成本或時間限制而無法創造的新型內容，66% 的企業表示內容檔案數量已增加，73% 認為平均檔案大小變得更大、更複雜。影像與影片等高解析度內容快速成長，使資料規模呈現「量與質」同步膨脹的趨勢。

更值得關注的是，66% 企業預期未來五年檔案數量將持續成長，超過 75% 認為影片內容將倍增。此外，42% 企業已規劃透過分層與歸檔機制延長資料保存期限。資料不再只是暫存資源，而是長期保留、可重複利用的企業資本。

Seagate 邊緣資料中心解決方案行銷副總裁Paul McParland指出，AI 正從軟體問題轉變為基礎架構限制。電力供應、散熱、土地、水資源與資料移動成本，成為限制 AI 發展的關鍵因素。在此背景下，將運算與儲存部署於資料產生源頭附近的邊緣環境，成為企業優化成本與效能的必然選擇。Paul McParland進一步提出三股推動價值向邊緣移動的力量：

●Data ROI 成為邊緣議題：將運算靠近資料來源，可提升即時處理能力並降低傳輸成本。

●Data Trust 始於來源端：AI 的品質取決於資料品質，需在邊緣完成早期驗證與治理。

●Data Gravity 形塑架構：資料傾向留在產生地，系統架構需圍繞資料流動而設計。

這意味著企業必須建立分散式、解耦式的 AI 儲存基礎架構，而非單一集中式資料中心模式。雖然 AI 訓練高度依賴高速儲存，但從整體資料規模來看，高容量硬碟（HDD）仍是主力。超過 80% 的資料仍儲存在 HDD 上，成為 AI 儲存基礎架構的核心。在分散式 AI 架構中，高容量、具成本效益的儲存層負責長期保存模型資料、訓練資料集與衍生內容。

這種「分離式（disaggregated）」架構模式，使計算、儲存與網路可獨立擴展，提升整體效率與彈性。

Paul McParland認為，台灣作為半導體與精密製造重鎮，擁有高度自動化工廠與大量 IIoT 感測設備。高頻即時資料、低延遲需求與智慧製造應用，將加速邊緣資料中心建置。對於製造業、零售與醫療產業而言，邊緣 AI 可即時處理影像辨識、品質檢測與營運分析，同時保留高解析原始資料與衍生內容，進一步推升儲存容量需求。

2026 年的企業儲存市場，核心問題已不再只是容量擴充，而是如何在規模與價值之間取得平衡。研究指出，GenAI 將持續推升資料生成速度與複雜度，而企業必須在效率、能耗與成本間取得最佳化。也因此，邊緣資料中心成為企業的新戰場。高密度、PB級儲存系統、節能設計與安全合規能力，將決定企業能否在 AI 時代有效掌握資料資本。

總體而言，2026 年的邊緣企業儲存市場呈現三大趨勢：

●GenAI 驅動資料爆炸式成長

●架構由集中轉向分散與邊緣化

●高容量儲存成為 AI 基礎設施的戰略核心

資料價值正在向邊緣移動，而儲存基礎架構，正從支援角色，轉為企業競爭力的核心引擎。